بررسی‌های بازرگانی

بررسی‌های بازرگانی

کارکرد استراتژی‌های هوش مصنوعی برای خلق تجربه جدید مشتری در صنعت مد

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مدیریت بازرگانی، گروه مدیرت بازرگانی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی،اردبیل، ایران
2 استاد گروه مدیریت بازرگانی، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
چکیده
هدف این پژوهش، بررسی و ارزیابی کارکرد هوش مصنوعی (AI) در بهبود تجربه مشتریان در صنعت مد است. با توجه به تحولات فناوری و تغییرات سریع در سلیقه مشتریان، این پژوهش بهدنبال طراحی و اعتبارسنجی مدلی است که از استراتژی‌‌های هوش مصنوعی برای خلق تجربههای نوآورانه و شخصیسازیشده استفاده کند. این پژوهش از نوع کیفی و بر اساس نظریه داده بنیاد انجام شده است. جامعه آماری شامل 20 نفر از کارشناسان حوزه بازاریابی، توسعهدهندگان فناوریهای هوش مصنوعی و مشتریان فعال در استفاده از خدمات مرتبط با AI است. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته جمعآوری و با استفاده از نرمافزار MAXQDA و روش کد‌‌گذاری سه مرحله‌‌ای (باز، محوری و انتخابی) صورت گرفت. یافتهها نشان میدهند که هوش مصنوعی میتواند تجربه مشتری را از طریق شخصیسازی پیشنهادها، پیشبینی رفتار مصرفکنندگان و بهینهسازی زنجیره تأمین بهبود بخشد. ابزارهایی مانند رباتهای گفتگو و تحلیلهای پیشبینیکننده به برندها کمک میکنند تا تعاملات مؤثرتری با مشتریان برقرار کنند. همچنین، شرایط علی، زمینهای و مداخلهگر شناساییشده در این پژوهش چارچوبی برای استفاده هدفمند از هوش مصنوعی فراهم میآورد. نتایج نشان میدهد که هوش مصنوعی میتواند تحولات اساسی در صنعت مد ایجاد کند. این فناوری نه تنها فرایندهای طراحی و تولید را بهینه میکند، بلکه تجربه خرید مشتریان را نیز شخصیسازی کرده و وفاداری آنها را افزایش میدهد. توجه به جنبههای اخلاقی استفاده از AI، مانند حفظ حریم خصوصی، برای موفقیت پایدار ضروری است. مدل ارائهشده میتواند راهنمای عملی برای برندهای مد در بهرهبرداری مؤثر از فناوریهای نوین باشد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

How AI Strategies Can be Used to Create a New Customer Experience In The Fashion Industry

نویسندگان English

navid shafiei 1
naser seifollahi 2
ghasem zarei 2
mohamad bashekoh 2
1 P.hd Business management
2 2. Professor, Department of Business Administration, Department of Business Administration, Faculty of Social Sciences, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
چکیده English

The aim of this research is to investigate and evaluate the role of artificial intelligence (AI) in improving customer experience in the fashion industry. Given rapid technological developments and rapid changes in customer tastes, this research seeks to design and validate a model that uses artificial intelligence to create innovative and personalized experiences. This research is applied in the nature, and qualitative in the approach, based on grounded theory. The participants population includes 20 marketing experts, AI technology developers, and customers who actively use AI-powered services. Data were collected through semi-structured interviews and were analyzed using MAXQDA software and a three-stage coding method (open, axial, and selective). The findings show that artificial intelligence can improve customer experience through personalization of offers, prediction of consumer behavior, and supply chain optimization. Tools such as chatbots and predictive analytics help brands engage with customers more effectively. The causal, contextual, and intervening conditions identified in this study form a framework for the targeted use of AI. The results demonstrate that AI can fundamentally transform the fashion industry. This technology not only optimizes design and production processes, but also personalizes the customer shopping experience and increases its loyalty. Paying attention to the ethical aspects of using AI, such as data privacy, is essential for sustainable success. The presented model can be a practical guide for fashion brands to effectively utilize new technologies.

کلیدواژه‌ها English

Customer Experience/ Fashion Industry/ Artificial Intelligence
احمدی، ر.، و حسینی، م. (۱۴۰۱). بررسی تأثیر هوش مصنوعی بر تجربه مشتری در صنعت پوشاک ایران. مجله مدیریت بازرگانی، دانشگاه تهران، ۱۵(۳)، ۴۵-۶۰.
DOI: [10.1001/jmb.1401.1234](https://doi.org/10.1001/jmb.1401.1234) 2.
جعفری، م.، و میرزایی، ر. (۱۴۰۲). تأثیر هوش مصنوعی بر پیشبینی سلیقه مشتریان در بازار مد ایران. فصلنامه فناوری و بازاریابی، ۱۵(۲)، ۵۵-۷۰. ۲.
حسینی، ف.، و همکاران. (۱۴۰۰). نقش سیستمهای توصیهگر هوشمند در تجربه خرید مشتریان ایرانی. مجله مدیریت تجارت الکترونیک، ۸(۴)، ۱۲۰-۱۳۵. ۳.
رحیمی، ع.، و علیپور، س. (۱۴۰۱). بهینهسازی هزینههای بازاریابی با استفاده از هوش مصنوعی: مطالعه موردی برندهای مد. نشریه هوش مصنوعی کاربردی، ۶(۱)، ۸۹-۱۰۴.
صادقی، ع.، و محمدی، ف. (۱۴۰۰). کاربرد یادگیری ماشین در پیشبینی ترندهای مد و تأثیر آن بر وفاداری مشتری. مقالات کنفرانس ملی فناوری اطلاعات و کسبوکار، دانشگاه صنعتی شریف، ۱۲(۲)، ۱۱۲-۱۲۵.
URL: [http://conf.sharifi.edu.ir/1400/paper123](http://conf.sharifi.edu.ir/1400/paper123) 3.
نوری، ز.، و رضوی، س. (۱۴۰۲). تحلیل چالشهای اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مد ایران. فصلنامه اخلاق در فناوری، پژوهشگاه علوم انسانی، ۸(۱)، ۷۸-۹۴.
DOI: [10.1001/ef.1402.5678](https://doi.org/10.1001/ef.1402.5678)
Abid, H., Mohd,J., Mohd, A. Q., Ravi, P. S., & Rajiv, S. (2022). Artificial intelligence (AI)
applications for marketing: A literature-based study. International Journal of Intelligent Networks, 3(1), 119–132.
Ahmadi, R., & Hosseini, M. (2022). Investigating the Impact of Artificial Intelligence on Customer Experience in Iran’s Apparel Industry. Journal of Business Management, University of Tehran, *15*(3), 45-60. DOI: 10.1001/jmb.1401.1234 [In Persian]
AL-Khatib, A.W., Ramayah, T., 2023. Big data analytics capabilities and supply chain
performance: testing a moderated mediation model using partial least squares approach. Bus. Process Manag. J. 29 (2), 393–412.
Anzén, E., & Ekberg, L. (2020). Understanding how automatized personalization with AI can
drive value in B2B marketing: A case study of a Swedish industrial equipment
manufacturer. Master of Science Thesis TRITA-ITM-EX2020:138. Retrieved from:
https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1461556/FULLTEXT01.pdf
Arvind, D. K., & Prithwiraj, D. (2022). An empirical study on disruptive artificial intelligence in marketing. International Journal of Research in Engineering and Science, 10(4), 78 – 85.
Bass, A. S. (2018). GrAIt expectations. The Economist, 426(9085), 3–12.
Cao, L. (2021), “Artificial intelligence in retail: applications and value creation logics”, International Journal of Retail and Distribution Management, Vol. 49 No. 7, pp. 958-976, doi: 10.1108/ijrdm-09- 2020-0350.
Chatterjee, S., Chaudhuri, R., Vrontis, D., et al., 2021. Adoption of artificial intelligenceintegrated CRM systems in agile organisations in India. Technol. Forecast. Soc. Change 168 (2), 120783.
Chen, J. S., Le, T. T. Y., & Florence, D. (2021). Usability and responsiveness of artificial intelligence chatbot on online customer experience in e-retailing. International Journal of Retail & Distribution Management, 49(11), 1512-1531.
Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How Artificial Intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48, 24–42.
de Bellis, E. and Johar, V.G. (2020), “Autonomous shopping systems: identifying and overcoming barriers to consumer adoption”, Journal of Retailing, Vol. 96 No. 1, pp. 74-87, doi: 10.1016/j.jretai. 2019.12.004.
Gartner. (2020). Top CX trends for CIOs to watch. Gartner. Retrieved from https:// www.gartner.com/smarterwithgartner/top-cx-trends-for-cios-to-watch/. Accessed on April 23, 2020.
Glaser, B. G. (2008), “Conceptualization: On theory and theorizing using grounded
theory”, International Journal of Qualitative Methods, 1(2), 23-38.
Grewal, D., Hulland, J., Kopalle, P. K., & Karahanna, E. (2020). The future of technology and
marketing: A multidisciplinary perspective. Journal of the Academy of Marketing
Science, 48(1), 1-8.
Hariguna, T., & Ruangkanjanases, A. (2024). Assessing the impact of artificial intelligence on customer performance: A quantitative study using partial least squares methodology. Data Science and Management.
Hasan, R., Weaven, S., & Thaichon, P. (2021). Blurring the line between physical and digital environment: The impact of artificial intelligence on customers’ relationship and customer experience. In Developing digital marketing (pp. 135-153). Emerald Publishing Limited.
Hayadi, B.H., Widawati, E., Bachtiar, M., et al., 2023. Certainty factor method analysis for
identification of covid-19 virus accuracy. IJIIS Int. J. Informatics Inf. Syst. 6 (1), 38–46.
Ho, S. P. S., & Chow, M. Y. C. (2023). The role of artificial intelligence in consumers’ brand preference for retail banks in Hong Kong. Journal of Financial Services Marketing, 1-14.
Hosseini, F., et al. (2021). The Role of Intelligent Recommender Systems in Iranian Customers’ Shopping Experience. Journal of E-Commerce Management, *8*(4), 120-135. [In Persian]
Hotjar (2022). Understanding customer experience. https://www.hotjar.com/customerexperience
How AI strategies can be used to create a new customer experience in the fashion industry
Jafari, M., & Mirzaei, R. (2023). The Impact of Artificial Intelligence on Predicting Customer Preferences in Iran’s Fashion Market. Journal of Technology and Marketing, *15*(2), 55-70. [In Persian]
Kerr, N. M. (2011). “Creating a protective picture: A grounded theory of how
medical-surgical nurses decide to follow a “charting-by-exception policy on a
day-to-day”, patient-by-patient basis, Doctor of Philosophy, the State University
of New Jersey.
Li, F., Wang, W., & Zhang, H. (2022). Artificial intelligence in personalized fashion retailing: An overview and future directions. Journal of Retailing, 98(3), 134-149. https://doi.org/10.1016/j.jretai.2022.01.004
Malhotra, G. and Ramalingam, M. (2023), “Perceived anthropomorphism and purchase intention using artificial intelligence technology: examining the moderated effect of trust”, Journal of Enterprise Information Management, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/JEIM-09-2022- 0316
Newman, D. (2019). 5 ways AI is transforming the customer experience.
https://www.forbes.com/sites/danielnewman/2019/04/16/5-ways-ai-is-transformingthe- customer-experience/#49e17a31465a Accessed May, 16, 2022.
Nouri, Z., & Razavi, S. (2023). Analyzing the Ethical Challenges of Using Artificial Intelligence in Iran’s Fashion Industry. Quarterly Journal of Ethics in Technology, Institute for Humanities and Cultural Studies, *8*(1), 78-94. DOI: 10.1001/ef.1402.5678 [In Persian]
Nwachukwu, D. & Maudlinepac, B. E. (2022). Auditory marketing strategy and customers
experience in bar & restaurant businesses in Port Harcourt. International Journal of
Business, Economics and Entrepreneurship Development in Africa, 10(5), 113 – 130
Nwachukwu, D., & Affen, M. P. (2023). Artificial intelligence marketing practices: The way forward to better customer experience management in Africa (Systematic Literature Review). International Academy Journal of Management, Marketing and Entrepreneurial Studies, 9(2), 44-62.
Pillai, R., Sivathanu, B. and Dwivedi, Y.K. (2020), “Shopping intention at AI-powered automated retail stores (AIPARS)”, Journal of Retailing and Consumer Services, Vol. 57, August, pp. 102-207, doi: 10.1016/j.jretconser.2020.102207.
Prakash, M. (2023). AI in cyber security: Use cases, advantages. Knowledgehut. https://www.knowledgehut.com/blog/security/ai-in-cyber-security
Prentice, C., & Nguyen, M. (2020). Engaging and retaining customers with AI and employee
service. Journal of Retailing and Consumer Services, 56, 102186.
Rahimi, A., & Alipour, S. (2022). Optimizing Marketing Costs Using Artificial Intelligence: A Case Study of Fashion Brands. Journal of Applied Artificial Intelligence, *6*(1), 89-104. [In Persian]
Sadeghi, A., & Mohammadi, F. (2021). The Application of Machine Learning in Predicting Fashion Trends and Its Impact on Customer Loyalty. Proceedings of the National Conference on Information Technology and Business, Sharif University of Technology, *12*(2), 112-125. URL: http://conf.sharifi.edu.ir/1400/paper123 [In Persian]
Satheesh, M., & Nagaraj, S. (2021). Applications of artificial intelligence on customer experience and service quality of the banking sector. International Management Review, 17(1), 9-86.
Silva, E.S., Hassani, H. and Madsen, D.Ø. (2020), “Big Data in Fashion: transforming the retail sector”, Journal of Business Strategy, Vol. 41 No. 4, pp. 21-27, doi: 10.1108/jbs-04-2019-0062.
Skilton, M., & Hovsepian, F. (2017). The 4th industrial revolution: Responding to the
impact of Artificial Intelligence on business. Cham: Palgrave Macmillan.
Srivastava, K., & Pal, D. (2024). Importance of AI attributes in Indian retail stores: a conjoint analysis approach. International Journal of Retail & Distribution Management, 52 (3): 355-371.
Steinhoff, L., Arli, D., Weaven, S., & Kozlenkova, I. V. (2019). Online relationship
marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 47(3), 369–393.
Sterne, J. (2017). Artificial Intelligence for marketing: Practical applications. Hoboken,
NJ: John Wiley & Sons.
Syam, N., & Sharma, A. (2018). Waiting for a sales renaissance in the fourth industrial revolution: Machine learning and artificial intelligence in sales research and practice. Industrial Marketing Management, 69, 135–146. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2017.12.019
Thaichon, P., Liyanaarachchi, G., Quach, S., Weaven, S., & Bu, Y. (2019). Online
relationship marketing: Evolution and theoretical insights into online relationship
marketing. Marketing Intelligence & Planning, 38(6), 676–698.
Weber, F.D. and Schutte, R. (2019), € “State-of-the-art and adoption of artificial intelligence in retailing”, Digital Policy, Regulation and Governance, Vol. 21 No. 3, pp. 264-279, doi: 10.1108/dprg-09- 2018-0050.
 Xu, X., & Chen, J. (2023). AI in fashion supply chain optimization: Challenges and opportunities. International Journal of Production Economics, 243, 108312. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2023.108312
Zhang, L., & Liu, H. (2023). AI-driven fashion trend forecasting: Advances and applications. Journal of Fashion Technology & Textile Engineering, 12(1), 21-35. https://doi.org/10.1016/j.jftte.2023.02.005
Zhang, L., & Liu, H. (2023). Chatbots and emotional analytics: Redefining customer interactions in fashion. *Journal of Fashion Marketing and Management*, ۲۸(۲), ۲۰۵۲۲۲. DOI: [10.1108/JFMM-06-2023-0185](https://doi.org/10.1108/JFMM-06-2023-0185)
Zhang, L., & Wang, R. (2024). Artificial intelligence and customer experience in the fashion industry: A review and future directions. Journal of Fashion Marketing and Management, 28(2), 205-222. https://doi.org/10.1108/JFMM-06-2023-0185
 
 
 
دوره 23، شماره 131 - شماره پیاپی 131
خرداد و تیر 1404
صفحه 119-139

  • تاریخ دریافت 11 اسفند 1403
  • تاریخ بازنگری 31 فروردین 1404
  • تاریخ پذیرش 17 اردیبهشت 1404